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python - 使用 numpy ndarray 计算平均值

coder 2023-08-20 原文

文本文件如下所示:

david weight_2005 50
david weight_2012 60
david height_2005 150
david height_2012 160
mark weight_2005 90
mark weight_2012 85
mark height_2005 160
mark height_2012 170

如何计算 david 和 mark 的体重和高度的平均值，如下所示:

david>> mean(weight_2005 and weight_2012), mean (height_2005 and height_2012)
mark>> mean(weight_2005 and weight_2012), mean (height_2005 and height_2012)

我的不完整代码是:

 import numpy as np
 import csv
 with open ('data.txt','r') as infile:
   contents = csv.reader(infile, delimiter=' ')
   c1,c2,c3 = zip(*contents)
   data = np.array(c3,dtype=float)

那np.mean怎么应用呢？？

最佳答案

mean 函数用于计算一组数字的平均值。您需要想出一种方法，通过对 c2 应用条件来选择 c3 的值。

将数据拆分为层次结构可能更适合您的需求，我更喜欢使用字典。有点像

data = {}
with open('data.txt') as f:
    contents = csv.reader(f, delimiter=' ')
for (name, attribute, value) in contents:
    data[name] = data.get(name, {})  # Default value is a new dict
    attr_name, attr_year = attribute.split('_')
    attr_year = int(attr_year)
    data[name][attr_name] = data[name].get(attr_name, {})
    data[name][attr_name][attr_year] = value

现在 data 看起来像

{
    "david": {
        "weight": {
            2005: 50,
            2012: 60
        },
        "height": {
            2005: 150,
            2012: 160
        }
    },
    "mark": {
        "weight": {
            2005, 90,
            2012, 85
        },
        "height": {
            2005: 160,
            2012: 170
        }
    }
}

那么你能做的就是

david_avg_weight = np.mean(data['david']['weight'].values())
mark_avg_height = np.mean([v for k, v in data['mark']['height'].iteritems() if 2008 < k])

这里我仍然使用 np.mean，但只在普通的 Python 列表上调用它。

关于python - 使用 numpy ndarray 计算平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19934542/

ndarraypythoncodeheightweightpython-2.7python-3.xnumpy

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